CN108960954B - 一种基于用户群行为反馈的内容推荐方法及推荐系统 - Google Patents

一种基于用户群行为反馈的内容推荐方法及推荐系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于用户群行为反馈的内容推荐方法，包括收集内容的标识特征和用户群对内容的反馈行为；建立基于内容相似度计算的目标函数及约束条件；利用约束求解方法，计算出内容相似度矩阵；计算预测评分矩阵；根据所述的预测评分矩阵，向用户推荐评分排名靠前的内容。本发明将协同过滤的思想引入基于内容的过滤推荐框架，能够克服单纯基于内容推荐的缺点，使得在用户群行为反馈数据或内容标识特征数据相对缺失时，推荐的精准性依然较高，同时计算的复杂度保持较低。

Description

一种基于用户群行为反馈的内容推荐方法及推荐系统
技术领域
本发明属于互联网智能推荐技术领域，具体涉及一种基于用户群行为反馈的内容推荐方法及推荐系统。
背景技术
基于内容的推荐是最早也是最广被使用的智能推荐方法之一，它根据用户过去喜欢的产品，为用户推荐和他过去喜欢的产品相似的产品。例如，一个推荐饭店的系统可以依据某个用户之前喜欢的很多烤肉店，为他推荐其他相似的烤肉店。基于内容的推荐方法的过程一般包括三步：第一，为每一个产品抽取特征来表示此产品，第二，利用用户过去喜欢或者不喜欢的产品的特征数据，来学习出此用户的喜好特征，第三，通过比较上一步得到的用户喜好特征与待推荐产品的特征，为用户推荐一组相关性最大的产品。基于内容的推荐存在很多优点，比如用户之间的独立性，即其他用户的数据好坏影响不到具体某人的推荐，无论别人怎么作弊刷排名，都不会影响到具体的推荐的结果；推荐出来的产品具有直观解释性，即如果需要向用户解释为什么推荐了这些产品给他，你只要告诉他这些产品具有某某属性，这些属性特征和你的品位很匹配；一个新的产品加入系统，便可以立即得到推荐等。但是不可否认，单纯基于内容的推荐存在一些的技术问题：第一，无法挖掘出用户的潜在兴趣，第二、无法为新用户产生推荐。由此提出了一种基于用户群行为反馈的内容推荐方法及推荐系统，将协同过滤的思想引入基于内容的过滤推荐框架，用以解决上述技术问题，并利用约束求解方法快速获得求解结果，使得本发明的方法及系统内容推荐的结果更满足于用户的实际需求。
发明内容
本发明的第一目的在于提供一种基于用户群行为反馈的内容推荐方法。
本发明的第一目的是这样实现的，包括：
步骤S1，收集内容的标识特征和用户群对内容的反馈行为；
步骤S2，初始化内容的标识特征矩阵和用户群行为反馈矩阵；
步骤S3，建立基于内容相似度计算的目标函数及约束条件；
步骤S4，利用约束求解方法，计算出内容相似度矩阵；
步骤S5，利用所述的用户群行为反馈矩阵和所述的内容相似度矩阵，计算用户对内容的预测评分矩阵；
步骤S6，根据所述的预测评分矩阵，向用户推荐评分排名靠前的内容。
本发明的第二目的在于提供一种基于用户群行为反馈的内容推荐方法的内容推荐系统。
本发明的第二目的是这样实现的，包括：
信息获取模块，信息规整模块，模型计算模块，评分计算模块，内容推荐模块，所述的信息获取模块用于收集内容的标识特征和用户群对内容的反馈行为；
所述的信息规整模块用于将信息获取模块获取到的信息，规整为内容的标识特征矩阵和用户群行为反馈矩阵；
所述的模型计算模块包括模型建立模块和结果计算模块，所述的模型建立模块用于建立基于内容相似度计算的目标函数及约束条件，所述的结果计算模块利用约束求解方法，计算出内容相似度矩阵；
所述的评分计算模块利用所述的用户群行为反馈矩阵和所述的内容相似度矩阵，计算用户对内容的预测评分矩阵；
所述的内容推荐模块根据所述的预测评分矩阵，向用户推荐评分排名靠前的内容。
与现有技术相比，本发明具有以下技术效果：
本发明综合利用用户群行为反馈和内容标识特征数据，提出了一种新的推荐方法及推荐系统，本发明能够克服单纯基于内容推荐的缺点，使得在用户群行为反馈数据或内容标识特征数据相对缺失时，推荐的精准性依然较高，同时计算复杂度保持较低。
附图说明
图1为本发明中一种基于用户群行为反馈的内容推荐方法的流程示意图；
图2为本发明中一种基于用户群行为反馈的内容推荐系统的结构示意图；
图中：1-信息获取模块，2-信息规整模块，3-模型计算模块，4-评分计算模块，5-内容推荐模块，301-模型建立模块，302-结果计算模块，S1~S6为内容推荐方法的流程步骤。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的说明，但不以任何方式对本发明加以限制，基于本发明教导所作的任何变换或替换，均属于本发明的保护范围。
如附图1所示，本发明的一种基于用户群行为反馈的内容推荐方法，包括：
步骤S1，收集内容的标识特征和用户群对内容的反馈行为；
步骤S2，初始化内容的标识特征矩阵和用户群行为反馈矩阵；
步骤S3，建立基内容相似度计算的目标函数及约束条件；
步骤S4，利用约束求解方法，计算出内容相似度矩阵；
步骤S5，利用所述的用户群行为反馈矩阵和所述的内容相似度矩阵，计算用户对内容的预测评分矩阵；
步骤S6，根据所述的预测评分矩阵，向用户推荐评分排名靠前的内容。
所述的用户行为反馈包括购买记录，排名，评论，点击数等。所述的用户反馈矩阵为R，大小为m×n，矩阵第u行i列代表了第i个内容是否被用户u购买、观看或者排名，是为1否为0。
所述的内容的标识特征矩阵为F，大小为n×d，d为标识特征的维度，
Figure RE-182308DEST_PATH_IMAGE001
被用来代表第i个内容的特征。
所述的内容相似度矩阵为S，是S矩阵的第j列，代表了第j个内容和其他内容的相似度；
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE002
表示内容i和内容j之间的相似度。
本发明中的推荐方法需要利用内容相似度S来填补矩阵R，而标识特征则可以被用来计算内容相似度。利用S的范式，并结合了特征矩阵F，可形成如下目标函数：
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE004
并且
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE005
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE006
的限制避免了当R非常稀疏时，S趋近于0。目标函数中的
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE007
用来学习S的系数矩阵并重构反馈矩阵。由于L1范式结果为常数，所以用L2范式规范S。
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE008
比率用来平衡两种信息的权重。
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE009
：表示矩阵F范数，即对矩阵所有元素求平方和开根号，即
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE010
。
特征的距离设定为欧氏距离
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE012
。虽然相似度未知，但距离越远，相似度越小；距离越近，相似度越高。因此将正则化项设为
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE013
。
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE014
中，系数
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE015
是方便求导后去掉系数（
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE016
）,
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE017
表示对用户反馈的预测，
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE018
表示真实值与预测值之间的误差，目标函数使得误差尽量小。
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE019
中，系数
Figure RE-925880DEST_PATH_IMAGE015
是方便求导后去掉系数（
Figure RE-112142DEST_PATH_IMAGE016
），
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE020
是用户给定的参数。
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE021
表示内容
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE022
和内容
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE023
之间关于辅助信息的距离。由于约束条件
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE024
即
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE025
的限制，最小化该项使得当内容
Figure RE-320400DEST_PATH_IMAGE022
和内容
Figure RE-400352DEST_PATH_IMAGE023
之间关于辅助信息的距离较大时，内容
Figure RE-488394DEST_PATH_IMAGE022
和内容
Figure RE-21006DEST_PATH_IMAGE023
的相似度
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE026
较小，反之亦然。
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE027
中，系数
Figure RE-295605DEST_PATH_IMAGE015
是方便求导后去掉系数（
Figure RE-230063DEST_PATH_IMAGE016
），
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE028
是用户给定的参数。该项为正则化项，最小化该项可以防止过拟合。
所述的步骤S4中，利用约束求解方法，计算出所述的内容相似度矩阵，其具体过程可以采用拉格朗日计算方法、启发式搜索算法等。
步骤S5中，所述的用户对内容的预测评分矩阵的计算公式为
Figure RE-161110DEST_PATH_IMAGE017
。
如附图2所示，本发明的一种基于用户群行为反馈的内容推荐系统，包括：
信息获取模块1，信息规整模块2，模型计算模块3，评分计算模块4，内容推荐模块5，所述的信息获取模块1用于收集内容的标识特征和用户群对内容的反馈行为；所述的用户反馈包括购买记录，排名，评论，点击数等。
所述的信息规整模块2用于将信息获取模块获取到的信息，规整为内容的标识特征矩阵和用户群行为反馈矩阵，所述的用户反馈矩阵为R，大小为m×n，矩阵第u行i列代表了第i个内容是否被用户u购买、观看或者排名，是为1否为0。所述的内容的标识特征矩阵为F，大小为n×d，d为标识特征的维度。
所述的模型计算模块3包括模型建立模块301和结果计算模块302，所述的模型建立模块301用于建立基于内容相似度计算的目标函数及约束条件，所述的结果计算模块302利用约束求解计算方法，计算出内容相似度矩阵；
所述的评分计算模块4利用所述的用户行为反馈矩阵和所述的内容相似度矩阵，计算用户对内容的预测评分矩阵；
所述的内容推荐模块5根据所述的预测评分矩阵，向用户推荐评分排名靠前的内容。
所述的模型建立模块（301）中的目标函数为：
Figure RE-181019DEST_PATH_IMAGE029
，目标函数要求最小化，约束条件为
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE030
并且
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE031
，R为所述的用户群反馈矩阵，S为所述的内容相似度矩阵，F为所述的内容的标识特征矩阵，
Figure RE-262238DEST_PATH_IMAGE028
是用户给定的参数，
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE032
用来平衡两种信息的权重，
Figure RE-582361DEST_PATH_IMAGE009
：表示矩阵F范数，即对矩阵所有元素求平方和开根号，即
Figure RE-153151DEST_PATH_IMAGE010
。
本发明工作原理和优点：本发明将协同过滤的思想引入基于内容的过滤推荐框架，综合考虑用户群的行为反馈信息和内容本身的标识特征，利用标识特征则可以被用来计算内容相似度，进而用内容相似度S来填补矩阵R，同时在模型求解中利用拉格朗日等约束求解方法，使得在用户群行为反馈数据或内容标识特征数据相对缺失时，本发明的推荐的精准性依然较高，且保持较低的计算复杂度。

Claims (3)

1.一种基于用户群行为反馈的内容推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤S1，收集内容的标识特征和用户群对内容的反馈行为；
步骤S2，初始化内容的标识特征矩阵和用户群行为反馈矩阵；
步骤S3，建立基于内容相似度计算的目标函数及约束条件；
步骤S4，利用约束求解方法，计算出内容相似度矩阵；
步骤S5，利用所述的用户群行为反馈矩阵和所述的内容相似度矩阵，计算用户对内容的预测评分矩阵；
步骤S6，根据所述的预测评分矩阵，向用户推荐评分排名靠前的内容；
步骤S3中所述的目标函数为：
Figure 933407DEST_PATH_IMAGE001
目标函数要求最小化，约束条件为：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
并且
Figure 319389DEST_PATH_IMAGE003
其中，R为所述的用户群反馈矩阵，S为所述的内容相似度矩阵，F为所述的内容的标识特征矩阵，在F中，
Figure DEST_PATH_IMAGE004
被用来代表内容i 的特征，
Figure 567968DEST_PATH_IMAGE005
是用户给定的参数，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
用来平衡两种信息的权重，
Figure 166439DEST_PATH_IMAGE007
表示矩阵F范数，即对矩阵所有元素求平方和开根号，即
Figure DEST_PATH_IMAGE008
步骤S4中所述的约束求解方法为拉格朗日计算方法。
2.根据权利要求1所述的内容推荐方法，其特征在于，步骤S5中所述的用户对内容的预测评分矩阵的计算式为
Figure 449653DEST_PATH_IMAGE009
。
3.一种根据权利要求1~2任意一项所述内容推荐方法的内容推荐系统，包括信息获取模块（1），信息规整模块（2），模型计算模块（3），评分计算模块（4），内容推荐模块（5），其特征在于，所述的信息获取模块（1）用于收集内容的标识特征和用户群对内容的反馈行为；
所述的信息规整模块（2）用于将信息获取模块获取到的信息，规整为内容的标识特征矩阵和用户群行为反馈矩阵；
所述的模型计算模块（3）包括模型建立模块（301）和结果计算模块（302），所述的模型建立模块（301）用于建立基于内容相似度计算的目标函数及约束条件，所述的结果计算模块（302）利用约束求解计算方法，计算出内容相似度矩阵；
所述的评分计算模块（4）利用所述的用户行为反馈矩阵和所述的内容相似度矩阵，计算用户对内容的预测评分矩阵；
所述的内容推荐模块（5）根据所述的预测评分矩阵，向用户推荐评分排名靠前的内容；
所述的模型建立模块（301）中的目标函数为：
Figure DEST_PATH_IMAGE010
目标函数要求最小化，约束条件为
Figure 740957DEST_PATH_IMAGE011
并且
Figure DEST_PATH_IMAGE012
R为所述的用户群反馈矩阵，S为所述的内容相似度矩阵， F为所述的内容的标识特征矩阵，
Figure 211253DEST_PATH_IMAGE005
是用户给定的参数，
Figure 144574DEST_PATH_IMAGE006
用来平衡两种信息的权重，
Figure 547873DEST_PATH_IMAGE007
表示矩阵F范数，即对矩阵所有元素求平方和开根号，即
Figure 275658DEST_PATH_IMAGE013
。
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